2016年最新基于python的机器学习视频教程 27课时 附源码

  [复制链接]
查看: 4609|回复: 179
  • TA的每日心情
    擦汗
    2016-11-14 10:57
  • 签到天数: 9 天

    连续签到: 1 天

    [LV.3]偶尔看看II

    0

    好友

    419

    主题

    1

    精华

    管理员

    Rank: 20Rank: 20Rank: 20Rank: 20Rank: 20

    积分
    1049
    经验
    2
    学豆
    19382

    灌水之王分享达人至尊VIP荣耀VIP论坛元老

    发表于 2016-10-17 16:35:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
    4.8深度学习基础介绍-机器学习.png
    课程介绍:

    本课作为深度学习系列课程的第一阶段,介绍机器学习的基本概念,原理,以及常用算法(如决策树,支持向量机,神经网络算法等)。以Python语言为工具对每种算法进行结合实例讲解。学生学完本课程后将会理解机器学习的常用算法原理,并会使用Python中相关的package来对实际问题进行数据预处理,分类和回归分析。为开发机器学习相关应用打下必要基础,同时也为学习深度学习进阶课程打下必要基础。

    讲师介绍:

    美国犹他州立大学在读计算机博士,从事机器学习,深度学习,以及计算机视觉方向的研究。美国国家科学基金年轻学者奖学金获得者。

    适合学员:

    对数据挖掘,机器学习感兴趣的同学。

    课程时长:

    总时长14个小时,每集20分钟左右,适合碎片化学习。

    课程目录:

    1.课程介绍机器学习介绍上23:09
    2.课程介绍机器学习介绍下04:32
    3.深度学习介绍26:47
    4.基本概念34:48
    5.决策树算法39:15
    6.决策树应用37:28
    7.最邻近规则分类KNN算法28:03
    8.最邻近规则KNN分类应用31:46
    9.支持向量机SVM上35:40
    10.支持向量机SVM上应用26:27
    11.神经网络算法应用上49:51
    12.神经网络算法应用下21:21
    13.简单线性回归上29:49
    14.简单线性回归下28:01
    15.多元线性回归33:53
    16.多元线性回归应用29:46
    17.非线性回归 Logistic Regression32:34
    18.非线性回归应用29:25
    19.神经网络NN算法56:16
    20.支持向量机(SVM)算法(下)应用29:55
    21.支持向量机(SVM)算法下25:08
    22.回归中的相关度和决定系数32:24
    23.回归中的相关性和R平方值应用24:00
    24.Kmeans算法33:20
    25.Kmeans应用36:06
    26.Hierarchical clustering 层次聚类19:15
    27.总结25:15

    课程展示:

    QQ截图20161012232714.jpg
    QQ截图20161012232726.jpg
    QQ截图20161012232750.jpg

    课程大小:

    QQ截图20161012232651.jpg

    下载地址:
    回复可查看下载链接&提取码
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

    学豆不足请充值:充值  开通VIP全站课程免学豆下载:开通VIP  QQ:2659147209
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    2018-11-26 15:08
  • 签到天数: 25 天

    连续签到: 2 天

    [LV.4]偶尔看看III

    0

    好友

    0

    主题

    0

    精华

    至尊VIP

    Rank: 10Rank: 10Rank: 10

    积分
    598
    经验
    409
    学豆
    22

    至尊VIP

    发表于 2016-10-31 08:53:21 | 显示全部楼层
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    0

    好友

    0

    主题

    0

    精华

    禁止访问

    积分
    151
    经验
    0
    学豆
    0
    发表于 2016-11-23 21:56:37 | 显示全部楼层
    提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    5 天前
  • 签到天数: 46 天

    连续签到: 1 天

    [LV.5]常住居民I

    0

    好友

    2

    主题

    0

    精华

    荣耀VIP

    Rank: 15Rank: 15Rank: 15Rank: 15Rank: 15

    积分
    992
    经验
    851
    学豆
    2

    至尊VIP荣耀VIP

    发表于 2016-11-26 12:14:00 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    2018-10-27 10:01
  • 签到天数: 13 天

    连续签到: 1 天

    [LV.3]偶尔看看II

    1

    好友

    3

    主题

    0

    精华

    LV.3 高级程序员

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    171
    经验
    106
    学豆
    0
    发表于 2016-12-4 22:34:51 | 显示全部楼层
    E: 2016年最新基于python的机器学习视频教程 27课时 附源码 [修改]
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    6 天前
  • 签到天数: 18 天

    连续签到: 1 天

    [LV.4]偶尔看看III

    0

    好友

    1

    主题

    0

    精华

    荣耀VIP

    Rank: 15Rank: 15Rank: 15Rank: 15Rank: 15

    积分
    447
    经验
    340
    学豆
    0

    荣耀VIP至尊VIP

    发表于 2016-12-4 22:42:29 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    无聊
    2018-12-1 21:46
  • 签到天数: 10 天

    连续签到: 1 天

    [LV.3]偶尔看看II

    0

    好友

    1

    主题

    0

    精华

    至尊VIP

    Rank: 10Rank: 10Rank: 10

    积分
    207
    经验
    168
    学豆
    160

    至尊VIP

    发表于 2016-12-11 16:40:09 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    0

    好友

    0

    主题

    0

    精华

    LV.1 菜小白

    Rank: 1

    积分
    23
    经验
    0
    学豆
    92
    发表于 2017-1-9 15:19:30 | 显示全部楼层
    顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    0

    好友

    0

    主题

    0

    精华

    至尊VIP

    Rank: 10Rank: 10Rank: 10

    积分
    14
    经验
    0
    学豆
    20

    至尊VIP

    QQ
    发表于 2017-1-28 14:40:59 | 显示全部楼层
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    0

    好友

    0

    主题

    0

    精华

    至尊VIP

    Rank: 10Rank: 10Rank: 10

    积分
    14
    经验
    0
    学豆
    20

    至尊VIP

    QQ
    发表于 2017-1-28 14:41:31 | 显示全部楼层
    努力学习中………………。11111111111111111111111
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    快捷回复:
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    关闭

    站长推荐上一条 /5 下一条

    快速回复 返回顶部 返回列表